Tüm zeki varlıkların ortak paydası nedir?Yann LeCun’a göre, Meta’nın baş AI bilimcisi, bu konuda dört temel özellikten bahsediyor. Bu yıl başında Paris’teki AI Action Zirvesi’nde, politikacı liderler ve AI uzmanları bir araya gelerek AI gelişimini tartıştı. Etkinlik sırasında LeCun, yapay zekanın temel tanımını IBM’in AI lideri Anthony Annunziata’ya iletti. “Her hayvan—ya da nispeten zeki hayvan—ve kesinlikle insanlar tarafından sahip olunan dört temel özelliği vardır, ” dedi. “Bunlar; fiziksel dünyayı anlamak, kalıcı hafızaya sahip olmak, akıl yürütme yeteneği ve özellikle hiyerarşik planlama yoluyla karmaşık eylemleri planlama becerisidir. ” LeCun, AI’nin, özellikle büyük dil modellerinin, henüz bu seviyeye ulaşmadığını ve bu yetenekleri entegre etmenin, eğitim yöntemlerinde bir değişiklik gerektireceğini belirtti. Bu da, şu anda birçok önde gelen teknolojik şirketin, AI alanında liderlik yarışında yeni yetenekleri mevcut modellere eklemesinin nedenidir. “Fiziksel dünyayı anlamak için, ayrı bir görsel sistem eğitiyorsunuz ve sonra bunu büyük dil modeline ekliyorsunuz. Hafıza için, retrieval augmented generation (RAG) kullanıyorsunuz, bazı ilişkilendirilmiş hafızalar ekliyorsunuz ya da doğrudan modeli ölçeklendiriyorsunuz, ” dedi.

(RAG, Meta’da geliştirilen, dil modellerini dış bilgi kaynaklarıyla destekleyerek geliştirmeyi amaçlayan bir teknik. ) Ancak, LeCun tüm bu çabaları yalnızca “hack” olarak görüyor. Daha önce, gerçek dünyadaki senaryolara dayalı eğitilen ve yalnızca desen tanımanın ötesinde daha yüksek bilişsel yetenekler sergileyen “world-based models” adlı alternatif yaklaşımı defalarca gündeme getirdi. Annunziata ile yaptığı röportajda bu kavramı detaylandırdı. “Belirli bir zaman T’de dünyanın durumu hakkında bir fikirle başlar, bir eylem hayal edersiniz ve ardından dünya modeli, bu eyleme yanıt olarak dünyanın durumunun nasıl değişeceğini öngörür, ” açıkladı. Ancak, dünyanın sayısız ve öngörülemeyen olasılıklarla değiştiği göz önüne alındığında, bu tür modelleri eğitmenin tek gerçekçi yolu soyutlamadır. Meta, bu kavramı Şubat ayında kamuoyu ile paylaşılan V-JEPA modeliyle zaten araştırıyor. Bu model, görüntülerdeki eksik ya da maskelenmiş parçaları tahmin ederek öğrenen, jeneratif olmayan bir model olarak tanımlanıyor. “Temel fikir, doğrudan piksel seviyesinde tahminde bulunmak değil. Bunun yerine, videonun soyut temsili üzerinde çalışacak bir sistem eğitiyorsunuz ve bu sistemin tahminde bulunmasını sağlıyorsunuz. İdeal olarak, bu temsil öngörülemeyen ayrıntıları ayıklıyor, ” dedi LeCun. Bu yaklaşım, kimyagerlerin maddeyi oluşturan temel yapı taşları için kurduğu temel hiyerarşiyi andırıyor. “Soyutlamalar yarattık: parçacıklar, bunların üzerinde atomlar, sonra moleküller ve en sonunda materyaller, ” dedi. “Her katman, görev ne olursa olsun, alt katmanlardaki çok önemli olmayan bilgileri filtreler. ” Özetle, bu demektir ki, biz fiziksel dünyayı, hiyerarşiler kurarak anlarız; bu, zekanın temelidir.